Algorithmen Algorithmen und Datenstrukturen
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| Hauptverfasser: | , |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Hallbergmoos [i.e. München]
Pearson
2014
|
| Ausgabe: | 4., aktualisierte Aufl. |
| Schriftenreihe: | Pearson Studium - IT
Always Learning |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis Klappentext |
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VORWORT 11
BESONDERE MERKMALE 11
DIE WEBSITE ZUM BUCH 13
DAS BUCH ALS UNTERRICHTSMITTEL 14
KONTEXT 14
DANKSAGUNG 15
VORWORT ZUR DEUTSCHEN AUSGABE
16
WEBINHALTE ZUM VORLIEGENDEN BUCH 17
KAPITEL 1 GRUNDLAGEN IG
ALGORITHMEN 20
ZUSAMMENFASSUNG DER THEMEN 23
1.1 DAS GRUNDLEGENDE PROGRAMMIERMODELL 25
1.1.1 GRUNDLEGENDE STRUKTUR EINES JAVA-PROGRAMMS 27
1.1.2 PRIMITIVE DATENTYPEN UND AUSDRUECKE 28
1.1.3 ANWEISUNGEN 31
1.1.4 KURZSCHREIBWEISEN 34
1.1.5 ARRAYS 36
1.1.6 STATISCHE METHODEN 39
1.1.7 APIS 47
1.1.8 STRINGS 52
1.1.9 EIN- UND AUSGABE 54
1.1.10 BINAERE SUCHE 65
1.1.11 AUSBLICK 69
1.2 DATENABSTRAKTION 81
1.2.1 ABSTRAKTE DATENTYPEN 82
1.2.2 BEISPIELE ABSTRAKTER DATENTYPEN 92
1.2.3 ABSTRAKTE DATENTYPEN IMPLEMENTIEREN 104
1.2.4 WEITERE IMPLEMENTIERUNGEN ABSTRAKTER DATENTYPEN 110
1.2.5 DATENTYPDESIGN 116
1.3 MULTIMENGEN, WARTESCHLANGEN UND STAPEL 139
1.3.1 APIS 140
1.3.2 COLLECTIONS IMPLEMENTIEREN 151
1.3.3 VERKETTETE LISTEN 162
1.3.4 ZUSAMMENFASSUNG 176
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1.4 ANALYSE DER ALGORITHMEN 191
1.4.1 DIE WISSENSCHAFTLICHE METHODE 191
1.4.2 BEOBACHTUNGEN 192
1.4.3 MATHEMATISCHE MODELLE 198
1.4.4 KLASSIFIKATIONEN DER WACHSTUMSORDNUNG 206
1.4.5 SCHNELLERE ALGORITHMEN ENTWERFEN 209
1.4.6 EXPERIMENTE ZUM VERDOPPLUNGSVERHAELTNIS 212
1.4.7 FALLSTRICKE 216
1.4.8 DIE ABHAENGIGKEIT VON EINGABEN REDUZIEREN 218
1.4.9 SPEICHERBEDARF 221
1.4.10 AUSBLICK 227
1.5 FALLSTUDIE UNION-FIND 238
1.5.1 VERWALTUNG VON ZUSAMMENHANGSKOMPONENTEN 238
1.5.2 IMPLEMENTIERUNGEN 245
1.5.3 AUSBLICK 257
KAPITEL 2 SORTIEREN
265
2.1 ELEMENTARE SORTIERVERFAHREN 267
2.1.1 SPIELREGELN 267
2.1.2 SELECTIONSORT 272
2.1.3 INSERTIONSORT 274
2.1.4 SORTIERALGORITHMEN GRAFISCH DARSTELLEN 276
2.1.5 ZWEI SORTIERALGORITHMEN VERGLEICHEN 277
2.1.6 SHELLSORT 281
2.2 MERGESORT 294
2.2.1 ABSTRAKTES IN-PLACE-MERGEN 294
2.2.2 TOP-DO
WN-MERGESORT 296
2.2.3 BOTTOM-UP-MERGESORT 301
2.2.4 DIE KOMPLEXITAET DES SORTIERENS 304
2.3 QUICKSORT 313
2.3.1 DER GRUNDLEGENDE ALGORITHMUS 313
2.3.2 LAUFZEITVERHALTEN 318
2.3.3 ALGORITHMISCHE VERBESSERUNGEN 320
2.4 VORRANGWARTESCHLANGEN 333
2.4.1 API 334
2.4.2 EINFACHE IMPLEMENTIERUNGEN 336
2.4.3 HEAP-DEFINITIONEN 339
2.4.4 ALGORITHMEN FUER HEAPS 341
2.4.5 HEAPSORT 350
2.5 ANWENDUNGEN 363
2.5.1 VERSCHIEDENE DATENTYPEN SORTIEREN 364
2.5.2 WELCHEN SORTIERALGORITHMUS SOLL ICH VERWENDEN? 369
2.5.3 REDUKTIONEN 372
2.5.4 SORTIERANWENDUNGEN IM KURZEN UEBERBLICK 375
KAPITEL 3 SUCHEN
387
3.1 SYMBOLTABELLEN 389
3.1.1 API 390
3.1.2 GEORDNETE SYMBOLTABELLEN 393
3.1.3 BEISPIELCLIENTS 398
3.1.4 SEQUENZIELLE SUCHE IN EINER UNGEORDNETEN VERKETTETEN LISTE ....
402
3.1.5 BINAERE SUCHE IN EINEM GEORDNETEN ARRAY 405
3.1.6 ANALYSE DER BINAEREN SUCHE 411
3.1.7 AUSBLICK 413
3.2 BINAERE SUCHBAEUME 424
3.2.1 GRUNDLEGENDE IMPLEMENTIERUNG 425
3.2.2 ANALYSE 432
3.2.3 ORDNUNGSBASIERTE METHODEN UND LOESCHEN 435
3.3 BALANCIERTE SUCHBAEUME 453
3.3.1 2-3-SUCHBAEUME 453
3.3.2 ROT-SCHWARZ-BAEUME 461
3.3.3 IMPLEMENTIERUNG 470
3.3.4 LOESCHEN 473
3.3.5 EIGENSCHAFTEN VON ROT-SCHWARZ-BAEUMEN 475
3.4 HASHTABELLEN 489
3.4.1 HASHFUNKTIONEN 490
3.4.2 HASHING MIT VERKETTUNG 496
3.4.3 HASHING MIT LINEARER SONDIERUNG 501
3.4.4 GROESSENANPASSUNG VON ARRAYS 506
3.4.5 SPEICHER 509
3.5 ANWENDUNGEN 519
3.5.1 WELCHE SYMBOLTABELLEN-IMPLEMENTIERUNG SOLL ICH VERWENDEN?.. 519
3.5.2 MENGEN-APIS (SET) 522
3.5.3 WOERTERBUCH-ANWENDUNGEN 526
3.5.4 INDIZIERUNGSCLIENTS 531
3.5.5 DUENN BESETZTE VEKTOREN 537
KAPITEL 4 GRAPHEN
549
4.1 UNGERICHTETE GRAPHEN 553
4.1.1 GLOSSAR 554
4.1.2 DATENTYP FUER UNGERICHTETE GRAPHEN 557
4.1.3 TIEFENSUCHE 566
4.1.4 PFADSUCHE 572
4.1.5 BREITENSUCHE 577
4.1.6 ZUSAMMENHANGSKOMPONENTEN 583
4.1.7 SYMBOLGRAPHEN 589
4.1.8 ZUSAMMENFASSUNG 597
4.2 GERICHTETE GRAPHEN 607
4.2.1 GLOSSAR 607
4.2.2 DATENTYP FUER DIGRAPHEN 609
4.2.3 ERREICHBARKEIT IN DIGRAPHEN 612
4.2.4 ZYKLEN UND AZYKLISCHE DIGRAPHEN 617
4.2.5 STARKER ZUSAMMENHANG IN DIGRAPHEN 628
4.2.6 ZUSAMMENFASSUNG 638
4.3 MINIMALE SPANNBAEUME 646
4.3.1 ZUGRUNDE LIEGENDE PRINZIPIEN 648
4.3.2 DATENTYP EINES KANTENGEWICHTETEN GRAPHEN 651
4.3.3 API UND TESTCLIENT FUER MINIMALE SPANNBAEUME 655
4.3.4 DER ALGORITHMUS VON PRIM 658
4.3.5 EAGER-VERSION DES PRIM-ALGORITHMUS 663
4.3.6 DER ALGORITHMUS VON KRUSKAL 668
4.3.7 AUSBLICK 671
4.4 KUERZESTE PFADE 680
4.4.1 EIGENSCHAFTEN DER KUERZESTE PFADE 682
4.4.2 DATENTYPEN FUER KANTENGEWICHTETE DIGRAPHEN 684
4.4.3 THEORETISCHE GRUNDLAGEN FUER KUERZESTE-PFADE-ALGORITHMEN 692
4.4.4 ALGORITHMUS VON DIJKSTRA 694
4.4.5 AZYKLISCHE KANTENGEWICHTETE DIGRAPHEN 701
4.4.6 KUERZESTE PFADE IN ALLGEMEINEN KANTENGEWICHTETEN DIGRAPHEN . .. 711
4.4.7 AUSBLICK 726
KAPITEL 5 STRINGS
737
5.1 STRINGSORTIERVERFAHREN 745
5.1.1 SCHLUESSELINDIZIERTES ZAEHLEN 746
5.1.2 LSD-SORTIERVERFAHREN 749
5.1.3 MSD-SORTIERVERFAHREN 752
5.1.4 3-WEGE-QUICKSORT FUER STRINGS 762
5.1.5 WELCHEN STRINGSORTIERALGORITHMUS SOLL ICH VERWENDEN? 767
5.2 TRIES 773
5.2.1 TRIES 775
5.2.2 EIGENSCHAFTEN VON TRIES 785
5.2.3 TERNAERE SUCHTRIES 789
5.2.4 TST-EIGENSCHAFTEN 792
5.2.5 WELCHE SYMBOLTABELLEN-IMPLEMENTIERUNG SOLL ICH
FUER STRINGS VERWENDEN? 795
5.3 TEILSTRINGSUCHE 800
5.3.1 EIN KURZER GESCHICHTLICHER ABRISS 800
5.3.2 BRUTE-FORCE-TEILSTRINGSUCHE 801
5.3.3 TEILSTRINGSUCHE NACH KNUTH-MORRIS-PRATT 804
5.3.4 TEILSTRINGSUCHE NACH BOYER-MOORE 812
5.3.5 FINGERPRINT-SUCHE NACH RABIN-KARP 817
5.3.6 ZUSAMMENFASSUNG 822
5.4 REGULAERE AUSDRUECKE 829
5.4.1 MUSTER MIT REGULAEREN AUSDRUECKEN 830
5.4.2 ABKUERZUNGEN 832
5.4.3 REGULAERE AUSDRUECKE IN ANWENDUNGEN 834
5.4.4 NICHTDETERMINISTISCHE ENDLICHE AUTOMATEN 836
5.4.5 SIMULATION EINES NEA 839
5.4.6 KONSTRUKTION EINES NEA FUER EINEN REGULAEREN AUSDRUCK 842
5.5 DATENKOMPRIMIERUNG 851
5.5.1 SPIELREGELN 852
5.5.2 BINAERDATEN LESEN UND SCHREIBEN 853
5.5.3 BESCHRAENKUNGEN 857
5.5.4 AUFWAERMUEBUNG: GENOMIK 860
5.5.5 LAUFLAENGENCODIERUNG 863
5.5.6 HUFFMAN-KOMPRIMIERUNG 868
5.5.7 LZW-KOMPRIMIERUNG 882
KAPITEL 6 IM KONTEXT
895
EREIGNISGESTEUERTE SIMULATION 899
B-BAEUME 909
SUFFIXARRAYS 918
NETZWERKFLUSSALGORITHMEN 928
REDUKTION 946
NICHT EFFIZIENT LOESBARE PROBLEME 953
ALLGEMEINE UEBUNGEN ZU DER KOLLISIONSSIMULATION 966
ALLGEMEINE UEBUNGEN ZU B-BAEUMEN 968
ALLGEMEINE UEBUNGEN ZU SUFFIXARRAYS 969
ALLGEMEINE UEBUNGEN ZU MAX-FLUSS 971
ALLGEMEINE UEBUNGEN ZU REDUKTIONEN UND
SCHEINBARER UNLOESBARKEIT 973
REGISTER
975
Algorithmen
Die vorliegende 4. Auflage des Klassikers Algorithmen von Robert Sedgewick und Kevin
Wayne
ermöglicht
dem deutschsprachigen Leser einen grundlegenden und umfangreichen Einstieg in die wichtigsten Daten¬
strukturen und Algorithmen und deren Analyse und Anwendung. In der neuesten Auflage wurden Inhal¬
te aktualisiert, um neue mächtige Algorithmen ergänzt und wieder in einem Band zusammengefasst. Das
Buch Algorithmen enthält unentbehrliches Basiswissen und deckt ein breites Spektrum an Datenstrukturen
und Algorithmen zu den Themen Sortieren, Suchen, Graphen- oder Zeichenkettenverarbeitung ab. Für alle
vorgestellten Datenstrukturen und Algorithmen liegen im Buch Java-Implementierungen vor, die der Leser
nachvollziehen und sofort verwenden kann. Besonders interessant ist der konkrete Einsatz der Algorithmen
in realen Anwendungsbeispielen aus Forschung, Technik und Wirtschaft. Dabei kommt auch hier nicht
Pseu¬
docode,
sondern eine funktionstüchtige Implementierung in Java zum Einsatz. Die didaktisch hervorragend
aufbereitenden Kapitel mit historischem Hintergrundwissen, wissenschaftlichen Analysen, klar strukturiertem
Code, visualisierten Ablaufprotokollen und Übungen in verschiedenen Schwierigkeitsstufen eignen sich sehr
gut zum Einsatz in der Lehre und für ein Selbststudium.
AUTOREN
ROBERT SEDGEWICK ist seit 1985 Professor für Informatik an der
Princeton
University,
wo er auch Grün-
dungsvorsitzender des Instituts für Informatik war. Er war Gastforscher bei Xerox PARC, Institute
for Defense
Analyses
und INRIA, und ist Mitglied im Aufsichtsrat von Adobe Systems. Zu den Forschungsarbeiten von
Professor Sedgewick zählen analytische Kombinatorik, Gestaltung und Analyse von Datenstrukturen und
Algorithmen und Programm-Visualisierung.
KEVIN
WAYNE
ist Dozent für Informatik an der
Princeton University,
wo er seit 1998 unterrichtet. Er erhielt
einen
Ph.D. Operations
Research und Wirtschaftsingenieurwesen an der
Cornell University.
Seine Forschungs¬
interessen umfassen die Konzeption, Analyse und Implementierung von Algorithmen, insbesondere für Gra¬
fiken und diskrete Optimierung.
Die Fachlektorin des Buches, ANDREA BAUMANN, ist Professorin für Softwaretechnik an der Universität der
Bundeswehr München.
INHALT
Grundlagen Programmiermodell, Datenabstraktion,
Menge
(Bag),
Keller (Stack) und Warteschlange (Queue),
Analyse von Algorithmen, Beispiel:
Union-Find
Sortieren grundlegende Sortierverfahren, Mergesort,
Quicksort,
Vorrangwarteschlangen
(Priority
Queues),
Anwendungen
ONLINE
• Suchen Symboltabellen, binäre Suchbäume,
balancierte Suchbäume, Hashtabeilen, Anwendungen
• Graphen angerichtete Graphen, gerichtete Graphen,
minimale Spannbäume, kürzeste Wege
• Zeichenketten
(Strings)
Sortierung von Zeichenketten,
Tries,
Suchen von Teilzeichenketien, reguläre Ausdrücke,
Datenkompression
Auf der Website zum Buch unter
www.pearson-studium.de
Für Dozenten
• Alle Abbildungen aus dem Buch
Für Studenten
• Link zur Website zum Buch mit Programm¬
code, Test-Dateien, Programmierprojekten,
Aufgaben und Übungen
|
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